ما المقصود بتوليد التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي؟

يعتمد توليد التعليمات البرمجية باستخدام الذكاء الاصطناعي على الذكاء الاصطناعي، ولاسيما النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) لإنتاج تعليمات برمجية حاسوبية تلقائيًا استنادًا إلى تعليمات مكتوبة بلغة طبيعية أو إلى مقاطع جزئية من التعليمات البرمجية.

ويساعد استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتقديم اقتراحات للتعليمات البرمجية، وإكمال التعليمات البرمجية المصدرية تلقائيًا في الوقت الفعلي، على تبسيط عملية تطوير البرمجيات. يُدخل المبرمجون موجِّهًا نصيًا يصف ما ينبغي أن تنفذه التعليمات البرمجية، ثم تولّد أداة الذكاء الاصطناعي التوليدي التعليمات البرمجية تلقائيًا. كما يمكنه تحديث التعليمات البرمجية القديمة وترجمة التعليمات البرمجية من لغة برمجة إلى أخرى. وتساعد أدوات توليد التعليمات البرمجية باستخدام الذكاء الاصطناعي أيضًا على تصحيح أخطاء البرمجة، وتحديد فرص إعادة هيكلة التعليمات البرمجية وتحسينها بما يعزز سهولة قراءتها وقابليتها للصيانة، إلى جانب اكتشاف الثغرات الأمنية المحتملة.

وأصبح استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في البرمجة ممكنًا بفضل التطورات الحديثة في النماذج اللغوية الكبيرة ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP). ويعتمد على خوارزميات التعلم الآلي والشبكات العصبية الضخمة المدرَّبة على مجموعة البيانات الهائلة التي تضم تعليمات برمجية مصدرية متنوعة، يأتي معظمها من مشروعات مفتوحة المصدر .

تتعلّم النماذج اللغوية الكبيرة المخصّصة للتعليمات البرمجية التنبؤ بالرمز المميز التالي في تسلسل من التعليمات البرمجية استنادًا إلى سياق الرموز المميزة السابقة. ويُمكِّن ذلك النماذج من استيعاب البنية النحوية، والدلالات، والأنماط الخاصة بلغات البرمجة المختلفة. وتراعي هذه النماذج أيضًا العلاقات بين عناصر التعليمات البرمجية المختلفة، مثل هياكل البيانات والتحكم والدوال والمتغيرات، لتوليد تعليمات برمجية صحيحة نحويًا.

يُدخل المبرمجون موجِّهًا نصيًا يصف ما ينبغي أن تنفذه التعليمات البرمجية. ثم تطبق أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي تقنيات معالجة اللغات الطبيعية (NLP) لتحليل المقصود من الموجِّه، والاستفادة من المعرفة التي اكتسبتها لتقديم أسطر ذات صلة من التعليمات البرمجية أو دوال كاملة.

وصُممت أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي لمساندة المطورين، لا لاستبدالهم. وبناءً على ذلك، يوفر توليد التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي المزايا الآتية لفِرق تطوير البرمجيات:

• تسريع سير عمل التطوير

• تحسين إنتاجية المطورين

• جعل البرمجة أكثر سهولة

ويسهم دمج الذكاء الاصطناعي في مرحلة البرمجة ضمن دورة حياة تطوير البرمجيات في تسريع إصدار البرمجيات. تتيح أدوات توليد التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي للمبرمجين كتابة التعليمات البرمجية بسرعة أكبر من خلال أتمتة المهام المتكررة، مثل كتابة التعليمات البرمجية النمطية لإعداد واجهات برمجة التطبيقات ومسارات المصادقة وتعريفات الأصناف واتصالات قواعد البيانات، وإنشاء الهياكل الأولية لمكونات أطر العمل، ومعالجة الأخطاء.

ومن خلال تنفيذ هذه المهام الروتينية، تتيح أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي للمطورين التركيز على الأعمال الأعلى قيمة. كما تتكامل العديد من منصات توليد التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي بسلاسة مع معظم بيئات التطوير المتكاملة (IDEs). ويحافظ ذلك على تركيز المبرمجين أثناء العمل، ويقلل الحاجة إلى الانتقال بين المهام، ويحد من الجهد الذهني.

يسهِّل الذكاء الاصطناعي التوليدي على المطورين بمختلف مستويات مهاراتهم، من المبتدئين إلى الخبراء، كتابة التعليمات البرمجية. كما يستطيع غير المطورين استخدام هذه الأدوات لإنشاء نماذج أولية.

ومع ذلك، قد تحتوي التعليمات البرمجية التي يولّدها الذكاء الاصطناعي على أخطاء أو عيوب. وفيما يلي بعض الجوانب السلبية التي ينبغي أن تضعها فرق هندسة البرمجيات في الحسبان عند دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في سير عمل التطوير

• مخاوف تتعلق بجودة التعليمات البرمجية

• تراجع المهارات والخبرات

• المشكلات الأمنية

قد تُنتج برامج البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تعليمات برمجية تحتوي على أخطاء، أو تكرارٍ غير ضروري، أو معلومات غير دقيقة، أو تعليمات زائدة عن الحاجة. يجب على المطورين مراجعة التعليمات البرمجية التي يولّدها الذكاء الاصطناعي، وإخضاعها لاختبارات وحدات دقيقة للتحقق من صحتها.

يمكن للفِرق أيضًا النظر في ضبط نماذج الذكاء الاصطناعي بدقة باستخدام قاعدة التعليمات البرمجية الكاملة للمشروع، والاستعانة بالتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) للوصول إلى أحدث معايير كتابة التعليمات البرمجية والوثائق وإرشادات الأسلوب، مما يعزز إدراك السياق ويحافظ على جودة التعليمات البرمجية.

قد يؤدي الإفراط في الاعتماد على أدوات البرمجة القائمة على الذكاء الاصطناعي إلى تراجع مهارات المطورين وخبراتهم. يجب على المبرمجين التعامل مع الذكاء الاصطناعي بوصفه أداةً مساعدة، مع الاعتماد على قدراتهم في التفكير النقدي وحل المشكلات لاتخاذ قرارات برمجية مدروسة.

قد تُدخل مساعدات البرمجة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي ثغرات أمنية دون قصد. ويتطلب الحد من هذه المخاطر مراجعات دقيقة للتعليمات البرمجية واختبارات أمنية قوية.

ويجب على المطورين أيضًا كتابة موجِّهات واضحة تحدد المتطلبات الأمنية إلى جانب المتطلبات الوظيفية. ويفيد التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) مرة أخرى في ربط أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي بمعايير البرمجة الآمنة .

يوفر كل من الذكاء الاصطناعي التوليدي والأدوات منخفضة التعليمات البرمجية والأدوات بدون تعليمات برمجية وسائل لتوليد التعليمات البرمجية بسرعة. غير أن الأدوات منخفضة التعليمات البرمجية والأدوات بدون تعليمات برمجية تعتمد على قوالب مُعدّة مسبقًا ومكتبات للمكونات. وتتيح هذه الأدوات للأشخاص الذين لا يمتلكون مهارات برمجية استخدام واجهات مرئية وعناصر تحكم بديهية مثل السحب والإفلات. وباستخدام هذه الأدوات، يستطيع المستخدمون إنشاء التطبيقات وتعديلها بسرعة وكفاءة، بينما تظل التعليمات البرمجية الفعلية مخفية في الخلفية.

أما برامج الذكاء الاصطناعي التوليدي لتوليد التعليمات البرمجية، فلا تعتمد على القوالب أو مكتبات المكونات. بل تحلل الموجِّهات التي يكتبها المطور بلغة طبيعية وتقترح من البداية مقاطع من التعليمات البرمجية تحقق النتائج المطلوبة.

بينما تستهدف أدوات الرمز المنخفض وبدون رمز بشكل عام غير المطورين ومستخدمي الأعمال، يمكن لكل من المطورين المحترفين والمستخدمين الآخرين استخدام برامج إنشاء الرموز البرمجية القائمة على الذكاء الاصطناعي.

تتوفر منصات عديدة للبرمجة باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي. ويجب على فرق التطوير مراعاة الميزات التي تلبي احتياجاتها، ومدى توافق المنصة مع مكدسها التقني، وكيفية اندماجها في سير العمل.

فيما يلي بعض الأدوات الشائعة لتوليد التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي:

• Claude Code

• Codex

• Cursor

• GitHub Copilot

• Google Antigravity

• IBM Bob

• Tabnine

يعتمد Claude Code على نماذج الذكاء الاصطناعي من Anthropic، وقد جرى تحسينه لتوليد التعليمات البرمجية وفهمها. ويستطيع إجراء تغييرات منسقة عبر ملفات متعددة داخل مستودع واحد. يعمل Claude Code داخل الطرفية، ويتوافق مع أدوات واجهة سطر الأوامر (CLI)، كما يتكامل مع بيئة JetBrains، بالإضافة إلى Visual Studio Code (VS Code).

يُعد Codex من OpenAI وكيلًا للبرمجة يعتمد على أحدث نماذج GPT التي طورتها الشركة. ويوفر إضافات لبيئات التطوير المتكاملة JetBrains وVS Code، بينما تعمل واجهة سطر الأوامر (CLI) الخاصة به محليًا من خلال الطرفية.

يساعد Codex المطورين على كتابة تعليمات برمجية تتوافق مع مقاصدهم وتتكيف مع هياكل المشروعات الحالية واصطلاحات كتابة التعليمات البرمجية. كما يمكنه تحليل التعليمات البرمجية لاكتشاف الأخطاء البرمجية المحتملة وأخطاء المنطق، وشرح التعليمات البرمجية المعقدة، وتتبع الإخفاقات، واقتراح إصلاحات محددة.

Cursor وكيل برمجة مصمم لتخطيط الميزات وبنائها، ومراجعة التغييرات في التعليمات البرمجية، والعثور على الأخطاء البرمجية وإصلاحها. وينشئ فهرسًا قابلًا للبحث لقاعدة التعليمات البرمجية، ويجري بحثًا دلاليًا في هذا الفهرس لفهم التعليمات البرمجية بعمق. يعمل Cursor مع نماذج ذكاء اصطناعي متعددة، ويوفر نموذج Tab خاصًا به يتجاوز إكمال التعليمات البرمجية ليقدم اقتراحات تراعي السياق.

يُعد GitHub Copilot من أوائل مساعدات البرمجة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. ويعتمد على نماذج GPT من OpenAI، ويدعم لغات برمجة رئيسية مثل Java، وJavaScript، وPython، وTypeScript.

يوفر GitHub Copilot اقتراحات مضمنة للتعليمات البرمجية، ويضم ميزة “next edit suggestions” التي تتنبأ بالموضع المرجح للتعديل التالي الذي سيجريه المبرمج وتقترح إكمالًا للتعليمات البرمجية في ذلك الموضع. كما يتيح واجهة دردشة تمكّن المطورين من طرح الأسئلة المتعلقة بالبرمجة.

Google Antigravity منصة تطوير قائمة على الوكلاء، صُممت لتلبية احتياجات المؤسسات، وتطوير تطبيقات الواجهة الأمامية، وتطوير الواجهة الأمامية والخلفية للتطبيقات (Full Stack). وتُسند مهامًا، مثل توليد التعليمات البرمجية وإعادة هيكلتها وكتابة اختبارات الوحدات، إلى عدة وكلاء ذكاء اصطناعي يعملون بالتوازي. وتتيح واجهة سطر الأوامر Antigravity CLI للمطورين تشغيل أوامر الشرطة المائلة (Slash Commands) وأوامر الصدفة (Shell Commands) مباشرةً من الطرفية، بينما توفر بيئة Antigravity IDE الإكمال التلقائي عبر مفتاح Tab، وأوامر برمجية باللغة الطبيعية.

IBM Bob شريك تطوير مدعوم بالذكاء الاصطناعي يساعد الفرق على بناء البرمجيات، ونشرها، وتحديثها عبر المستودعات، وخطوط التكامل والتسليم، وبيئات التشغيل. ويمكنه الإجابة عن الأسئلة المتعلقة بقاعدة التعليمات البرمجية، وتنظيف التعليمات البرمجية الحالية وإصلاحها تلقائيًا، وإكمال التعليمات البرمجية على مستوى سطر واحد أو عدة أسطر، وإنشاء الوثائق من التعليمات البرمجية أو تحديثها، وتحويل اللغة الطبيعية إلى تعليمات برمجية قابلة للتشغيل.

ويختار Bob تلقائيًا النموذج الأنسب لكل مهمة وفقًا لتعقيدها، وكفاءة التكلفة، والقدرات المطلوبة. ويساعد هذا التوجيه الذكي على ضمان حصول المطورين على استجابات عالية الجودة مع تحسين استخدام الموارد.

وإلى جانب بيئة التطوير المتكاملة، يوفر Bob واجهة سطر أوامر باسم Bob Shell. وتقدم هذه الواجهة مساعدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي في مهام سطر الأوامر، وأتمتة البرامج النصية، وسير العمل داخل الطرفية.

Tabnine مساعد برمجة بالذكاء الاصطناعي يركز على الحفاظ على خصوصية التعليمات البرمجية وأمانها. يتبع سياسة “no-train-no-retain” للتعليمات البرمجية، فلا يستخدمها في تدريب النماذج ولا يحتفظ بها، كما يوفر خيارات نشر للمؤسسات تشمل النشر محليًا، وفي سحابة افتراضية خاصة، وفي بيئة خاصة معزولة تمامًا عن الشبكات.

وتتكيف اقتراحات إكمال التعليمات البرمجية في Tabnine مع ما يكتبه المطور، كما يمكنه توليد تعليمات برمجية من التعليقات المكتوبة بلغة طبيعية داخل البرنامج. ويضم أيضًا تطبيق محادثة متمحورًا حول التعليمات البرمجية، ومصممًا للإجابة عن المسائل المتعلقة بها.

وتستطيع بعض روبوتات المحادثة العامة، مثل ChatGPT من OpenAI، إضافةً إلى Google Gemini، توليد تعليمات برمجية استنادًا إلى موجِّهات نصية. هذه التطبيقات القائمة على الذكاء الاصطناعي الحواري أدوات مستقلة، وليست مكونات إضافية مدمجة تعمل مباشرة داخل محررات التعليمات البرمجية.